Analisis Variabel Sosial Ekonomi Yang Mempengaruhi Alokasi Waktu Kerja Rumah Tangga Buruh Tani Wanita Pada Usahatani Cabai Rawit Dengan Metode Principal Component Analysis (Studi Kasus: Desa Paok Pampang Kabupaten Lombok Timur)
Anna Apriana Hidayanti * , Rifani Nur Sindy Setiawan, dan Eka Nurminda Dewi Mandalika Program Studi Agribisnis, Fakultas Pertanian, Universitas Mataram, Indonesia Email: anna_apriana@unram.ac.id *

## ABSTRAK
Desa Paok Pampang merupakan salah satu Desa di  Kecamatan Sukamulia Lombok Timur dan fokus utama tanaman Holtikultura yang dikembangkan adalah cabai rawit, peluang bagi buruh tani  terutama  buruh  tani  wanita  untuk  menghasilkan  pendapatan  untuk  membantu  ekonomi keluarga. Dalam aktivitas sebagai buruh tani Wanita tani ini dipengaruhi oleh beberapa faktor sosial  ekonomi  karena  disesuaikan  oleh  kebutuhan  dan  keperluan  dari  buruh  tani  wanita, beberapa variabel sosial ekonomi yang mempengaruhi alokasi waktu kerja rumah tangga buruh tani adalah, umur, jumlah anak jumlah tanggungan, tingkat upah, pengalaman kerja, Pendapatan keluarga,  pengeluaran    keluarga      serta    luas  lahan,  dari  delapan  variabel  ini  akan  di menggunakan alat analisis faktor atau Dalam statistika Analisis Komponen Utama atau Principal Component  Analysis  (PCA)  yang  bertujuan  untuk  menyederhanakan  variabel  yang  diamati dengan cara menyusutkan (mereduksi) dimensinya sehingga ke delapan variabel akan di reduksi menjadi  dua  faktor  yang  mewakili  seluruh  komponen  variabel  sosial  ekonomi  yang  telah memenuhi asumsi  mempunyai kecenderungan mengelompok dan membentuk sebuah faktor, maka variabel tersebut akan mempunya korelasi yang cukup tinggi sehingga terbentuk dua faktor yaitu faktor kemampuan dan motivasi.

## Kata kunci: Sosial ekonomi; PCA; Reduksi; Alokasi waktu kerja; Buruh wanita tani

## ABSTRACT
Paok Pampang Village is one of the villages in Sukamulia District, East Lombok and the main focus  of  the  Horticultural  crops  being  developed  is  cayenne  pepper,  an  opportunity  for  farm workers, especially female farm workers, to generate income to help the family economy. In her activities  as  a  female  agricultural  worker,  this  is  influenced  by  several  socio-economic  factors because it is adjusted to the needs and requirements of female agricultural workers. Several socio- economic variables that influence the allocation of household work time for agricultural workers are, age, number of children, number of dependents, wage level, work experience, family income, family expenses  and land area, of  these eight variables will  be used factor analysis  tools  or  in Principal Component Analysis (PCA) statistics which aims to simplify the observed variables by shrinking (reducing) their dimensions so that The eight variables will be reduced to two factors which represent all components of socio-economic variables which have fulfilled the assumption of having a tendency to group together and form a factor, then these variables will have a fairly high correlation so that two factors are formed, namely the ability and motivation factors.
Key words: Socioeconomic; PCA; Reduction; Working Time Allocation; Women Farmers

## PENDAHULUAN
Pertanian memiliki peran penting dalam perekonomian di Indonesia. Secara konvensional, peran  tersebut  terkait  fungsi  menjaga  ketahanan  pangan  (foodsecurity),  penyerap  tenaga  kerja, penghasil  devisa,  penyedia  bahan  baku  industri  dan  penjaga  kelestarian  lingkungan.  Serta pembangunan  pertanian  adalah  proses  yang  sistematis  dan  dinamis  yang  akan  menyebabkan perubahan pada struktur sosial ekonomi masyarakat di wilayah pedesaan, yang terkait langsung dengan perubahan kesempatan kerja dan kesempatan berusaha.
Salah  satu  komoditas  pertanian  holtikultura  (sayur-sayuran)  yang  dikembangkan  adalah cabai rawit ( Capsicum fritescens L. ). Tanaman cabai rawit memiliki nilai ekonomis yang cukup tinggi karena hampir semua jenis masakan menggunakan cabai rawit untuk menambah rasa pedas pada  masakan,  selain  itu  dapat  digunakan  sebagai  obat-obatan  dan  lain-lain.  Cabai  rawit (Capsicum  frutescens  L)  merupakan  komoditas  sayuran  yang  banyak  mendapatkan  perhatian karena  memiliki  nilai  ekonomis  yang  cukup  tinggi.  Selain  untuk  memenuhi  kebutuhan  rumah tangga,  permintaan  akan  cabai  oleh  industry  dari  hari  ke  hari  terus  meningkat,  seiring  dengan makin  maraknya  industry  pengolahan  bahan  makanan  menggunakan  cabai  sebagai  bahan  baku utamanya,  misalkan  sambal,  saus,  dan  mie  instan.  Selain  sebagai  bahan  industry  cabai  juga berperan sebagai penghasil gizi yang sangat diperlukan untuk kesehatan manusia (Wilyana, 2016).
Tanaman Cabai rawit merupakan salah satu sayuran yang tinggi permintaanya di Provinsi Nusa  Tenggara  Barat  sehingga  memiliki  luas  lahan  yang  cukup  luas  sebagai  sarana  untuk peningkatan produksinya. Kabupaten Lombok Timur merupakan salah satu penghasil cabai rawit terbesar di Nusa Tenggara barat ditandai dengan luas lahan panen cabai rawit yang jauh lebih luas disbanding  Kota  maupun  kabupaten  lainnya,  berikut  tabel  luasa  lahan  panen  cabai  rawit berdasarkan data BPS Provinsi NTB 2019-2022.
Pada tabel dibawah ini dijelaskan luas panen komoditas cabai rawit di Kabupaten Lombok timur  memiliki  luas  panen  paling  luas  dari  tahun  2019-2022  begitu  pula dengan  hasil  produksi cabai rawitnya yang dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1. Luas Panen Komoditas Cabai Rawit Kota/Kabupaten Nusa Tenggara Barat Tahun 2019-
2020 No Kota/Kabupaten 2019 2020 2021 2022 1 Lombok Barat 427 400 325 172 2 Lombok Tengah 408 484 332 231 3 Lombok Timur 6,204 6,898 6,513 4,936 4 Sumbawa 261 231 362 138 5 Dompu 129 171 88 58 6 Bima 134 102 57 466 7 Sumbawa Barat 68 29 23 16 8 Lombok Utara 317 338 356 179 9 Kota Mataram 38 23 12 4 10 Kota Bima 0 3 2 0
Berikut produksi (Ku) komoditas tanaman cabai rawit yang dihasilkan di Kota/Kabupaten Nusa Tenggara Barat empat tahun terakhir dapat disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Produksi (Ku) Komoditas Tanaman Cabai Rawit Yang Dihasilkan Di Kota/Kabupaten Nusa Tenggara Barat Tahun 2019-2020
No Kota/Kabupaten 2019 2020 2021 2022 1 Lombok Barat 29,718 29,770 45,905 25285 2 Lombok Tengah 58,580 31,754 19,380 13716.56 3 Lombok Timur 1,478,680 857,955 493,984 381853.04 4 Sumbawa 20,107 17,453 27,624 19456.94 5 Dompu 13,500 19,080 7,885 9410 6 Bima 25,272 15,488 9,586 53446 7 Sumbawa Barat 13,606 7,097 3,285 1206.62 8 Lombok Utara 7,023 9,812 17,218 3733.27 9 Kota Mataram 1,240 881 443 435 10 Kota Bima 0 124 78 0
Desa Paok Pampang merupakan salah satu desa di Kecamatan Sukamulia Lombok Timur dan fokus utama tanaman Holtikultura yang dikembangkan adalah cabai rawit, untuk memenuhi jumlah permintaan pasar yang cukup tinggi terhadap tanaman cabai rawit diperlukan waktu kerja ekstra dan cepat dalam proses penanaman hingga tahapan panen cabai rawit di Desa paok Pampang hal  ini  merupakan  kesempatan  dan  peluang  bagi  buruh  tani  terutama  buruh  tani  wanita  untuk menghasilkan pendpatan untuk membantu ekonomi keluarga.  Partisipasi perempuan merupakan bagian integral dari partisipasi masyarakat. Perempuan memiliki posisi dan peran yang sama untuk berpartisipasi  dalam  pembangunan,  hal  ini  guna  untuk  peningkatan  kualitas  keluarga  terutama kontribusinya  pada  perekonomian  keluarga  (Hidayanti,  2019).  Untuk  Rumah  tangga  buruh  tani Wanita di Desa Paok Pampang Kabupaten Lombok Timur yang tidak memiliki lahan pertanian cabai rawit untuk alokasi kerja atau waktu kerja sangat ditentukan pada kesempatan kerja. Ketika permintaan tenaga kerja itu tersedia, dan banyaknya partisipasi dan waktu yang dialokasikan oleh rumah tangga akan mempengaruhi jumlah pendapatan yang diterima oleh rumah tangga.
Alokasi waktu kerja non usahatani ditentukan oleh jumlah hari kerja, jenis pekerjaan dan tingkat upah. Alokasi waktu kerja rumah tangga itu sendiri juga dapat mencerminkan kesempatan yang ada. Sebagai  rumah tangga, petani akan mencurahkan waktu  kerjanya selain bekerja pada kegiatan usahatani guna menambah dan mengisi waktu senggangnya, sebagai jenis pekerjaan yang ditekuni petani dalam rangka meningkatkan pendapatan (Ahmad, 2013; Baruwadi, et al ., 2019). Pada  dasarnya,  pengalokasian  waktu  kerja  rumah  tangga  adalah  gambaran  dari  upaya rumah tangga untuk mempertahankan hidupnya dan meningkatkan kesejateraan keluarganya yang menyesuaikan dengan kesempatan kerja yang ada serta sumber daya yang dimiliki. Hal tersebut mengakibatkan  waktu  yang  dialokasikan  dan  pendapatan  yang  diterima  tiap  rumah  tangga berbeda-beda  sehingga  perlu  pengukuran  yang  sesuai  dan  tepat  berdasarkan  faktor-faktor  yang mempengaruhi alokasi waktu kerja para buruh tani wanita di Desa Paok Pampang agar memiliki penghasilan yang meningkat. Hal ini penting dilakukan untuk produksi cabai rawit karena dengan mengoptimalkan  sumber  daya  manusia  maka  manajemen  tenaga  kerja  yang  sederhana  mampu mempunyai potensi yang dapat dikembangkan
Dalam aktivitas sebagai buruh tani Wanita tani ini dipengaruhi oleh beberapa faktor sosial ekonomi  karena  disesuaikan  oleh  kebutuhan  dan  keperluan  dari  buruh  tani  Wanita.  Beberapa variabel sosial ekonomi yang mempengaruhi alokasi waktu kerja rumah tangga buruh tani adalah, 1) umur; 2) jumlah anak; 3) jumlah tanggungan keluarga; 4) tingkat upah; 5) pengalaman kerja; 6) Pendapatan keluarga; 7) pengeluaran  keluarga serta;  8; luas lahan, dan dari ke delapan variabel akan di ekstrak menjadi beberapa faktor dengan metode Principal Componet Analysis atau teknik
yang dapat  digunakan untuk  menentukan faktor-faktor utama apa saja yang berpengaruh dalam alokasi waktu kerja buruh tani Wanita yang merupakan salah satu metode multivariat yang dapat digunakan  dengan  menggunakan  analisis  komponen  utama.  Melalui  penggunaan  analisis komponen utama akan dihasilkan variabel-variabel baru yakni merupakan kombinasi linier dari variabel-variabel  bebas  asal  dan  tentunya  antar  variabel  baru  bersifat  saling  bebas.  Variabel- variabel baru ini disebut komponen utama dan tahap selanjutnya dapat dilihat korelasinya dengan variabel  alokasi  waktu  kerja  sebagai  variabel  tidak  bebas.  (Rahmawati,  2014).  Sehingga  tujuan dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan  faktor-faktor  yang  berpengaruh  dalam  alokasi waktu kerja buruh tani Wanita di desa Paok Pampang dan melihat nilai korelasi dari faktor yang terbentuk.

## METODE PELAKSANAAN Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  dalam  penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif.  Penelitian  kuantitatif adalah sebuah penyelidikan tentang masalah sosial berdasarkan pada pengujian sebuah teori yang terdiri dari variabel-variabel, diukur dengan angka, dan dianalisis dengan prosedur statistik untuk menentukan apakah generalisasi prediktif teori tersebut benar. (Ali, 2022)

## Jenis dan Sumber Data
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  primer  yakni  data  yang dikumpulkan  sendiri  oleh  peneliti  yang  langsung  bertemu  dan  mengumpulkan  data  kelapangan dari  sumber  pertama  (objek  penelitian)  sedangkan  pengumpulan  data  menggunakan  teknik wawancara dengan responden (buruh tani Wanita) yang berpedoman pada daftar pertanyaan studi literatur.  Variabel  dalam  penelitian  ini  adalah  identitas  responden,  alokasi  waktu  kerja  dalam kegiatan rumah tangga, kegiatan sosial dan kegiatan ekonomi. Analisis data yang digunakan yaitu: Alokasi waktu atau curahan waktu yang digunakan Menurut Gumilar, dkk (2012) curahan waktu kerja  yang  dilakukan  buruh  wanita  tani  cabai  di  Desa  Paok  Pampang  dapat  diukur  dengan menggunakan rumus:
CWKwnf =
𝑊𝐾𝑤𝑟𝑡
(𝑊𝐾𝑤𝑛𝑓+𝑊𝐾𝑤𝑟𝑡+𝑊𝐾𝑠𝑜𝑠) 𝑥 100 %
CWKsos = 𝑊𝐾𝑠𝑜𝑠
(𝑊𝐾𝑤𝑛𝑓+𝑊𝐾𝑤𝑟𝑡+𝑊𝐾𝑠𝑜𝑠) 𝑥 100 %
CWKWNF = 𝑊𝐾𝑤𝑛𝑓
(𝑊𝐾𝑤𝑛𝑓+𝑊𝐾𝑤𝑟𝑡+𝑊𝐾𝑠𝑜𝑠) 𝑥 100 %
Keterangan: CWKwnf =  Curahan waktu kerja perempuan untuk mencari nafkah CWKsos = Curahan waktu kerja perempuan untuk kegiatan rumahtangga CWKwrt = Curahan waktu kerja perempuan untuk kegiatan sosial
WKwnf = Waktu kerja untuk mencari nafkah WKwrt = Waktu kerja perempuan untuk kegiatan rumahtangga
WKsos = Waktu kerja perempuan untuk kegiatan social

## Populasi Dan Sampel Penelitian
Jumlah populasi dalam penelitian ini adalah sebanyak 35 orang buruh Wanita tani yang aktif  dalam  proses  panen  cabai  rawit  di  desa  paok  Pampang,  dari  35  buruh  Wanita  tani menggunkan Teknik sampling Purposive random sampling yang, yang ditekankan untuk menjadi sampel adalah karena adanya pertimbangan karakteristik atau ciri-ciri tertentu sehingga sampel
dalam penelitian ini adalah sebanyak 31 orang karena ada 4 orang Wanita tani yang memiliki status belum pernah menikah.  Sugiyono (2015:85)

## Metode Analisis
Metode  analisis  yang  digunakan  untuk  identifikasi  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis kuantitatif  dengan  menggunakan  alat  analisis  faktor  atau  Dalam  statistika  Analisis  Komponen Utama  atau Principal  Component  Analysis (PCA)  adalah  teknik  yang  digunakan  untuk menyederhanakan  suatu  data  dengan  cara  mentransformasi  linier  sehingga  terbentuk  sistem koordinat baru dengan varians maksimum. PCA dapat digunakan untuk mereduksi dimensi suatu data tersebut secara signifikan (Smith, 2002).
PCA  juga  dikenal  dengan  transformasi Karhunen-Loeve (untuk  menghormati  Kari Karhunen dan Michel Loeve) atau transformasi Hotelling (untuk menghormati Horold Hotelling). PCA adalah suatu teknik handal untuk mengekstrasi struktur dari suatu set data dengan dimensi yang cukup banyak. PCA dapat mengurangi besarnya dimensi dari data yang diobservasi menjadi dimensi  yang  lebih  kecil  tanpa  kehilangan  informasi  yang  signifikan  dalam  menggambarkan keseluruhan data (Kim, 1996).
Permasalahan dalam PCA adalah menemukan eigenvalue dan eigenvector . Prosedur PCA pada  dasarnya  adalah  bertujuan  untuk  menyederhanakan  variabel  yang  diamati  dengan  cara menyusutkan  (mereduksi)  dimensinya.  Hal  ini  dilakukan  dengan  cara  menghilangkan  korelasi diantara  variabel  bebas  melalui  transformasi  variabel  bebas  asal  ke  variabel  baru  yang  tidak berkorelasi sama sekali atau yang biasa disebut dengan principal component . Eigenvector dengan eigenvalue yang  besar  memiliki  peranan  yang  paling  penting  dalam  proses  transformasi.  Oleh karena  itu  mereduksi  dimensi  dengan  cara  membuang eigenvector dan eigenvalue yang  sangat kecil tidak akan membuat kehilangan data yang penting (Smith, 2002).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses analisis faktor mencoba menemukan hubungan (interrelationship ) antara sejumlah variabel-variabel  yang  saling  independent  satu  dengan  yang  lain,  dengan  mereduksi  seluruh variabel  atau  komponen  sehingga  bisa  dibuat  satu  atau  beberapa  komponen  utama.  Kumpulan variabel yang lebih sedikit dari jumlah variabel awal ( new set of Variables) Kumpulan variabel tersebut disebut faktor, di mana faktor tersebut tetap mencerminkan variabel-variabel aslinya.

## Menilai variabel yang layak dengan Pemilihan Komponen (Penghitungan Matriks Korelasi)
Tahap pertama dengan menilai mana saja variabel yang dianggap layak ( Appropriateness ) dengan  logika  pengujian  adalah  jika  sebuah  variabel  memang  mempunyai  kecenderungan mengelompok  dan  membentuk  sebuah  faktor,  maka  variabel  tersebut  akan  mempunya  korelasi yang cukup tinggi dengan variabel lainnya sebailknya variabel dengan korelasi yang lemah dengan variabel lain cenderung tidak akan mengelompok tidak akan mengelompok dalam faktor tertentu (Santoso, 2010)
Tabel 3. KMO and Bartlett's Test 1 Uji Nilai Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.522 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 114.626 df 28.000 Sig. 0.000
Berdasarkan pada tabel di atas bahwa Angka KMO and Bartlett’s test dengan 0,522 dan signifikasi  0,000,  karena  nilai  KMO  and  Bartlett’s  test  dengan  0,522  sudah  diatas  0,5  dan signifikansi  jauh di  bawah 0,05 (0,000 < 0,05)  maka variabel  dan sampel  yang ada sebenarnya sudah dapt dianalisi dengan analisis faktor (Hidayanti, 2019)

## Tes angka MSA (Measure of Sampling Adequacy)
Kemudian  tahap  selanjutnya  dalah  tes  angka  MSA  ( Measure  Of  Sampling  Adequacy) berkisar 0 sampai 1 dengan kriteria:
1. MSA = 1 menyatakan variabel tersebut dapat diprediksi tanpa kesalahan oleh varaibel yang lain
2. MSA > 0,5 menyatakan varaibel masih bisa diprediksi dan bisa dianalisis lebih lanjut
3. MSA < 0,5 menyatakan variabel tidak bisa diprediksi dan tidak bisa dianalisis lebih lanjut, atau dikeluarkan dari variabel lainnya
Tabel 4. Nilai MSA No Variabel MSA 1 Umur 0,474 2 Jumlah anak 0,563 3 Jumlah tanggungan 0,556 4 Upah perhari 0,697 5 Pengalaman Kerja 0,480 6 Pendapatan Keluarga 0,459 7 Pengeluaran keluarga 0,525 8 Luas Lahan panen 0,689
Pada tabel di atas variabel yang tidak memenuhi dan pertama dikeluarkan adalah variabel pendapatan  keluarha  karena  memiliki  nilai  MSA  paling  kecil  (0,459  <  0,5)  sehingga  variabel tersebut tidak bisa diprediksi dan tidak bisa dianalisis lebih lanjut, kemudian dilakukan tahapan MSA  kembali  untuk  mendapatkan  nilai  seliruh  variabel  MSA  >  0,5  dan  didapatkan  nilai  dan variabel fix yang akan digunakan pada tahapan MSA ke-3 dengan nilai MSA tersedia pada tabel 5.
Tabel 5. Tahapan Proses MSA No Variabel Tahap 1 MSA Tahap 2 MSA Tahap 3 MSA Tahap 4 MSA 1 Umur 0,474 0,490 0,623 0,632 2 Jumlah anak 0,563 0,547 0,531 0,570 3 Jumlah tanggungan 0,556 0,556 0,488 - 4 Upah perhari 0,697 0,595 0,741 0,539 5 Pengalaman Kerja 0,480 0,551 0,620 0,626 6 Pendapatan Keluarga 0,459 - - - 7 Pengeluaran keluarga 0,525 0,387 - - 8 Luas lahan 0,722 0,689 0,748
Berdasarkan Tabel 5, bahwa stelah dilakukan 4 kali tahap MSA ada 3 variabel yang tidak memenuhi  batas 0,5, untuk  itu variabel pendapatan keluarga, pengeluaran keluarga dan  Jumlah tanggungan  dikeluarkan  dati  matriks  sehingga  di  dapat  lima  variabel  yaitu  umur,  jumlah  anak, upah perhari, pengalaman kerja, dan luas lahan yang akan dilanjutkan namun sebelumnya dapat mengecek nilai KMO dan Barlet test pada Tabel 6.
Tabel 6. KMO and Bartlett's Test Uji Nilai Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.638 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 31.668 Df 10.000 Sig. 0.000
Berdasarkan pada tabel di atas bahwa Angka KMO and Bartlett’s test dengan 0,638 dan signifikasi  0,000,  karena  nilai  KMO  and  Bartlett’s  test  dengan  0,638  sudah  diatas  0,5  dan signifikansi jauh di bawah 0,05 (0,000 < 0,05), kemudian dilanjutkan dengan lanjutan uji dengan total.
Tabel 7. Total Variance Explained Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cum. %  Total % of Variance Cum. % Total % of Variance Cum. % 1. umur 2.193 43.868 43.868  2.193 43.868  43.868  2.188 43.757  43.757 2. jumlah anak 1.275 25.499 69.367  1.275 25.499  69.367  1.280 25.609  69.367 3. Upah .667 13.347 82.714 4. Pengalaman .564 11.278 93.992 5. luas lahan .300 6.008 100.000

## Extraction Method: Principal Component Analysis
Makna  dari  Tabel  7  adalah  dari  kelima  variabel  yang  telah  di  ektrak  atau  di  pilih  yakni variabel  yang  telah  memenuhi  asumsi  adalah  variabel  umur,  jumlah  anak,  upah  perhari, pengalaman kerja, dan luas lahan. Dengan masing-masing variabel memiliki varians 1 maka total varians adalah 5 x 1 = 5, maka varians yang bisa dijelaskan oleh satu faktor tersebut adalah untuk faktor pertama dan kedua adalah:
2,193
5 𝑋 100% = 43,86% 1,275 5 𝑋 100% = 25,49%
Sehingga jika lima variabel diekstrak menjadi dua faktor maka:
1. Varians faktor pertama adalah 43,86%
2. Varians Faktor kedua adalah 25,49%
Sehingga  total  kedua  faktor  akan  menjelaskan  69,35  %  dari  kelima  variabel  sedangkan untuk  nilai  eigenvalues  menunjukkan  kepentingan  relative  masing-masing  faktor  dalam menghitung  varians  kelima  variabel  yang  dianalisis  dengan  jumlah  angka  eigenvalues  selalu diurutkan untuk kelima variabel dengan sama dengan total varians dapat dilihat:
2,193 + 1,275 + 0,667 + 0,564 + 0,300 = 5
Sehingga dengan tiga faktor angka eigen values sudah dibawah 1 sehingga proses factoring seharusnya sudah berhenti pada faktor yang memiliki angka di atas 1 (Santoso, 2010), maka dalam penelitian ini hanya 2 faktor saja, hal ini diperkuat dengan Screen Plot pada Gambar 1.

## Gambar 1. Screen Plot Proses Factoring
Dapat dilihat pada gambar 1, bahwa faktor 1 dan faktor 2 (garis dari sumbu component 1 ke 2) arah garis menurun cukup tajam namu titiknya masih di atas titik (nilai eigen value sama dengan 1) namun faktor 3 faktor 4 dan faktor 5 nilainya nya sudah dibawah 1. Kemudian dilakukan tahap  selanjutnya  untuk  mendapatkan  nilai factor  loading untuk  melihat  berapa  faktor  yang rebentuk  dari kelima variabel  yang telah terpilih,  dan tahap selanjutnya adalah melihat korelasi antar variabel terhadap faktor yang terbentuk.
Tabel 8. Component Matrix a Uji Component 1 2 Zscore:  Umur .840 -.184 Zscore:  Jumlah anak .397 .734 Zscore:  Upah perhari -.222 .802 Zscore:  Pengalaman kerja .860 -.128 Zscore:  Luas lahan .736 .207
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Dari tabel 8, terlihat bahwa dari kelima variabel terbentuk menjadi dua faktor. Nilai atau angka-angka yang ada pada tabel suatu variabel  adalah factor loading yang menunjukkan besar korelasi antara suatu variabel dengan faktor 1 dan faktor 2, jika variabel memiliki nilai diatas 0,5 makan cariabel masuk dalam kategori faktor tersebut.  Dan terlihat untuk faktor 1 terbentuk dari variabel umur, pengalaman kerja dan luas lahan dan faktor 2 terbentuk dari jumlah anak serta upah perhari  sehingga  bisa  kita  beri  nama  untuk  faktor  1  adalah  kemampuan  buruh  tani  Wanita  dan faktor  2  adalah  motivasi  kerja  buruh  tani  Wanita.  Motivasi  menjadi  salah  satu  faktor  dalam mempertahankan  usaha  yang  dilakukan  kelompok  tani,  karena  didalamnya  mengandung  unsur keuntungan finansial (Suparyana & FR, 2023). Sehingga jumlah anakan dan upah menjadi variabel dalam  faktor  motivasi.  Kemudian  Setelah  faktor  terbentuk  dan  dilakukan  validasi  yang menyatakan  bahwa  satu  atau  lebih  faktor  yang  terbentuk  memang  stabil  dan  bisa  untuk
mengeneralisasi populasinya, Maka pada faktor tersebut bisa dilakukan pembuatan factor scores dengan fungsi untuk mewakili variabel asli, Dan dapat digambarkan dalam struktur untuk melihat kaitan hubungannya atau pengaruhnya pada Gambar 2.
Gambar 2. Structur Analisis Faktor Dengan Metode Principal Component Analysis

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  faktor  dengan  menggunakan  metode Principal  Componen Analysis dapat diambil kesimpulan:
a. Jumlah variabel awal sebanyak delapan variabel yakni umur, jumlah anak jumlah tanggungan, tingkat upah, pengalaman kerja, Pendapatan keluarga, pengeluaran keluarga serta luas lahan kemudian di ektraksi menjadi 5 variabel yaitu Umur, Jumlah anak, Upah, Pengalaman kerja dan Luas lahan.
b. Dari kelima variabel yang terpilih terbentuk dua faktor dengan faktor satu adalah kemampuan terbentuk dengan variabel umur, pengalaman kerja dan luas lahan. Kemudian faktor dua adalah motivasi dengan variabel jumlah anak dan Upah.
Sebagai saran dalam penelitian ini adalah karena sekuruh faktor sudah terbentuk dengan variabel  yang sudah mampu  mewakili  seluruh variabel  lainnya, penelitian ini dapat  dilanjutkan dengan  mencari  nilai  korelasi  antar  faktor  terhadap  alokasi  waktu  kerja  dengan Pearson Correlation .

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad, S. (2013). Metode Penelitian Kuantitatif . Bandung: PT. Remaja Rosdakarya Ali, M. M. (2022). Metodologi Penelitian Kuantitatif Dan Penerapan Nya Dalam Penelitian. JPIB : Jurnal Penelitian Ibnu Rusyd, 1 (2), 1–5. https://ojs.stai-
ibnurusyd.ac.id/index.php/jpib/article/view/86.
Baruwadi, M. H., Akib, F. H. Y., & Saleh, Y. (2018). Ekonomi Rumah Tangga (Dalam Prespektif Petani Jagung) .  Gorontalo: Ideas Publishing. BPS Provinsi Nusa Tenggara Barat. (2020). Provinsi Nusa Tenggara Barat Dalam Angka 2020 . Nusa Tenggara Barat: BPS Provinsi Nusa Tenggara Barat
Direktorat  Jenderal  Perkebunan  Kementerian  Pertanian.  (2015). Rencana  Strategis  Perkebunan Tahun 2015-2019 . Jakarta: Direktorat Jenderal Perkebunan Kementerian Pertanian. Hidayanti,  A.  A.,  Apriana,  D.,  &  Amrul,  R.  (2019).  Analisis  Faktor  Yang  Mempengaruhi Optimalisasi  Kegiatan  Budidaya  Ayam  Kampung  Sebagai  Upaya  Peningkatan  Ekonomi
Rumah  Tangga  Kelompok  Wanita  Tani  (KWT)  Dusun  Medain  Narmada. Media  Bina Ilmiah, 14 (3), 2231-2242. https://doi.org/10.33758/mbi.v14i3.436. Hidayanti,  A.  A.,  Prathama,  B.  D.,  &  Wardah,  S.  (2021).  Analisis  Korelasi  Pearson  Dalam Menentukan  Hubungan  Kualitas  Produk,  Pelayanan,  Lokasi  Dan  Kepuasan  Terhadap Loyalitas  Pada  Pelanggan  Rumah  Nutrisi  Herbalife  Mataram. Journal  of  Innovation Research and Knowledge, 1 (2), 185-198. https://doi.org/10.53625/jirk.v1i2.183.
Kim, K. (1996). Face Recognition using Principle Component Analysis. International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , 586-591
Rahmawati, T. (2020).  Aplikasi  Principal Component Analysis (Pca) Untuk  Mereduksi  Faktor- Faktor  Yang  Berpengaruh  Dalam  Peramalan  Konsumsi  Listrik. Teknomatika:  Jurnal Informatika Dan Komputer, 7 (1), 21-32. https://ejournal.unjaya.ac.id/index.php/teknomatika/article/view/425
Santoso, S. (2010). Statistik Multivariat . Jakarta: Elex Media Komputindo. Smith,  L.  I.,  (2002). A  Tutorial  on  Principal  Component  Analysis .  Selandia  Baru:  Universitas Otago. http://www.cs.otago.ac.nz/cosc453/student_tutorials/principal_components.pdf Sugiyono.  (2015). Metode  Penelitian  Pendidikan  Pendekatan  Kuantitaif,  Kualitatif,  dan  R&D . Bandung: Alfabeta.
Suparyana,  P.  K.,  &  FR,  A.  F.  U.  (2023).  Usahatani  dan  Manajemen  Pengelolaan  Pada  Hutan Rakyat  di  Kawasan Desa Genggelang, Lombok  Utara. Jurnal Agrimanex: Agribusiness,
Rural Management, and Development Extension, 4 (1), 18–28.
https://journal.unsika.ac.id/index.php/agrimanex/article/view/9712
Wawansyah, H., Gumilar, I., & Taofiqurohman, A. (2012). Kontribusi Ekonomi Produktif Wanita Nelayan  Terhadap  Pendapatan  Keluarga  Nelayan. Jurnal  Perikanan  Kelautan,  3 (3),  95- 106. https://jurnal.unpad.ac.id/jpk/article/view/1415.